Data Enhanced Products

Mitjançant diferents fonts de dades (com ara proves físiques) i models de ML, i habitualment en combinació amb les nostres solucions de *digital twin*, la nostra solució de millora de dades pot aprendre, predir i simular resultats per oferir configuracions automàtiques de producte que permetin millorar els productes i components durant el procés de desenvolupament.

Veure solution

Data As a Service Products

Data as a Service (DaaS) és un model basat en el núvol que permet a les empreses accedir, gestionar i analitzar dades sota demanda, sense necessitat de disposar d’una infraestructura local extensa.

Veure solution

Models d’optimització

Els models d’IA d’optimització permeten als nostres clients millorar processos, reduir costos i augmentar la competitivitat.

Veure solution

Models Descriptius

Els models descriptius tenen com a objectiu descriure patrons, relacions i estructures dins de les dades. No prediuen resultats futurs, però proporcionen informació sobre els fenòmens existents.

Veure solution

Models Predictius

El modelatge predictiu, també conegut com a anàlisi predictiva, és una disciplina que utilitza tècniques estadístiques, matemàtiques i d’intel·ligència artificial per predir resultats futurs basats en dades històriques.

Veure solution

LLMs

A Mosaic Factor, ens centrem en la creació de LLM específics de sector (o models lingüístics lleugers) per a les nostres organitzacions clientes.

Veure solution

Dades sintètiques

Les dades sintètiques són dades artificials generades a partir de dades originals mitjançant un model entrenat per reproduir-ne les característiques i l’estructura.

Veure solution

Digital Twins

Per supervisar i optimitzar els actius de l’empresa en temps real, Mosaic Factor utilitza Digital Twins. Aquests poden predir fallades, detectar ineficiències i millorar la presa de decisions mitjançant l’ús de dades.

Veure solution

Manteniment Predictiu

Per als models de manteniment predictiu, utilitzem tant dades històriques com dades en temps real per anticipar fallades dels equips o necessitats de manteniment. En analitzar les dades dels sensors, els registres de manteniment i altra informació rellevant, podem programar el manteniment de manera proactiva, reduir el temps d’inactivitat i prolongar la vida útil de la maquinària.

Veure solution

Previsió de Demanda i Cost

Els nostres models predictius ajuden les empreses a pronosticar la demanda de productes o serveis. Mitjançant l’anàlisi de les dades històriques de vendes, l’estacionalitat, els factors econòmics i els esdeveniments externs, podem optimitzar els nivells d’inventari, assignar els recursos de manera eficient i minimitzar l’excés d’estocs o els desproveïments.

Veure solution

Quality Analytics

Identifiquem patrons que es correlacionen amb defectes o problemes de qualitat, cosa que permet a les empreses prendre mesures correctives amb antelació i mantenir alts estàndards de qualitat.

Veure solution

Inventory Management

Utilitzem models predictius per optimitzar els nivells d’inventari tenint en compte factors com el temps de lliurament, la variabilitat de la demanda i els costos d’emmagatzematge.

Veure solution

Supply Chain Management

Podem utilitzar l’anàlisi de dades històriques i en temps real per gestionar la cadena de subministrament, optimitzar el transport i garantir el lliurament puntual dels productes.

Veure solution

Tendències de Mercat

Els nostres models predictius analitzen les dades del mercat, el comportament dels consumidors i els factors externs per comprendre els patrons, identificar tendències i anticipar canvis.

Veure solution

Market Understanding

Els nostres models descriptius d’IA proporcionen informació valuosa per a la presa de decisions i la comprensió dels sistemes complexos de les organitzacions.

Veure solution

Exploració de Patrons

Els nostres models descriptius d’IA proporcionen informació valuosa per a la presa de decisions i la comprensió dels sistemes complexos de les organitzacions.

Veure solution

Trustworthy AI

En integrar models d’IA en entorns on els estàndards de compliance són importants, Mosaic Factor ajuda les empreses a gestionar la governança de dades mitjançant l’aplicació de solucions Trustworthy AI.

Veure solution

Logística

La prioritat més gran de Mosaic Factor en logística és compartir dades clau entre els diferents actors de la cadena de subministrament per optimitzar el rendiment i gestionar la sostenibilitat, mitigant l’impacte d’aquestes operacions.

Veure industry

Automoció

Mosaic Factor aplica solucions d’IA en diversos àmbits de la indústria de l’automoció, generalment millorant els vehicles i els seus components durant el seu desenvolupament.

Veure industry

Mobility

La prioritat més gran de Mosaic Factor en Mobilitat és optimitzar els sistemes de transport per a la mobilitat de les persones, millorant alhora la seguretat general i la sostenibilitat de les solucions de transport.

Veure industry

Corporate Services

El nostre aprenentatge automàtic i els algoritmes complexos ajuden les organitzacions a gestionar el compliment normatiu i el servei al client per augmentar el nivell de servei de la seva organització, alhora que optimitzen el temps de resolució de diversos processos.

Veure industry

Indústria

La prioritat més gran de Mosaic Factor en el sector de la fabricació és ajudar els nostres clients a reduir costos, augmentar la sostenibilitat i optimitzar la cadena de producció.

Veure industry

Healthcare

La prioritat més gran de Mosaic Factor en el sector sanitari és fer ús de les dades per millorar l’atenció i el seguiment dels pacients de manera segura, optimitzar els recursos dels sistemes de salut i facilitar la tasca dels professionals sanitaris.

Veure industry

Projectes

Automotif

Simulacions per a maniobres de tren

Client

Partners

El problema

Automatitzar les operacions ferroviàries utilitzant la terminal com a centre intermodal mitjançant l’ús de locomotores, grues i vehicles terrestres autònoms.

Això permetrà una transferència fluida entre el transport marítim, per carretera i ferroviari, afavorint una cadena logística més eficient i interconnectada, reduint retards i millorant la fluïdesa operativa global.

AutoMoTIF se centra en el desenvolupament d’estratègies, models de negoci i de governança, recomanacions reguladores i sinergies que permetin la integració i interoperabilitat dels sistemes i solucions de transport automatitzats, orientats cap a l’automatització operativa dels fluxos de càrrega multimodals i de les cadenes logístiques dins la xarxa intraeuropea.

El projecte identificarà les mancances —tant reguladores com tecnològiques— actualment presents en les tecnologies de transport automatitzat i en les operacions logístiques entre modes i hubs, mitjançant l’anàlisi de la demanda i l’oferta d’automatització en el transport multimodal (usuaris vs mercat).

La solució

AutoMoTIF segueix un model inclusiu per garantir que les necessitats dels usuaris i de la comunitat s’abordin adequadament, i que les innovacions estiguin alineades amb les seves expectatives. Els casos d’ús i escenaris se centraran en reptes i mancances reals de la logística automatitzada fluida, que seran simulats en entorns reals i en diferents ubicacions geogràfiques.

MOSAIC FACTOR se centra en l’automatització de les maniobres, la classificació i la càrrega/descàrrega de vagons de tren per a:

    • Millorar l’eficiència
    • Reduir els colls d’ampolla
    • Fomentar una gestió de terminals respectuosa amb el medi ambient

L’entorn de simulació reprodueix amb precisió les operacions del món real, tenint en compte factors com els horaris dels trens, els moviments dels contenidors i la coordinació entre sistemes autònoms.

Dades

Durant les simulacions, el model reprodueix el comportament dels sistemes autònoms basant-se en els seus algoritmes predefinits i en les respostes als estímuls externs.

Té en compte les limitacions del món real, com els horaris dels trens, les destinacions dels contenidors i la disponibilitat de recursos, per reproduir amb precisió la complexitat operativa d’una terminal ferroviària.

La simulació s’executa de manera iterativa, simulant múltiples escenaris per analitzar l’impacte de l’automatització en els indicadors clau de rendiment (KPI), com ara l’increment de la quota modal, els guanys d’eficiència, la reducció d’emissions, el rendiment en seguretat, la fiabilitat, l’estalvi de costos i la coordinació intermodal.

    • Dades històriques
    • Plans operatius
    • Escenaris dissenyats per provar el rendiment de la terminal
    • Dades sintètiques per augmentar les dades disponibles, capturant diferents condicions i reptes operatius

Resultats

Els resultats de quatre casos d’ús serviran per configurar un escenari principal que abordi el lliurament integral de mercaderies amb el màxim grau d’automatització possible. Els resultats de les pràctiques actuals seran analitzats per avaluar els beneficis que es poden obtenir mitjançant l’ús de mitjans de transport automatitzats per aconseguir un transport de càrrega multimodal automàtic i fluid, i viceversa. Aquests beneficis es definiran i analitzaran en funció del seu impacte social, ambiental i econòmic, com ara la reducció d’emissions i de la congestió, la millora de les condicions laborals i de la seguretat, així com la disminució dels costos logístics i de transport de mercaderies, donant prioritat als aspectes SSH (Socials, Científics i Humans).

AutoMoTIF contribueix a reforçar les sinergies entre sectors i agents implicats, seguint les prioritats europees i establint aliances estratègiques com CCAM, Zero Emission Waterborne Transport i EU Rail JU, per garantir la transferibilitat dels resultats esperats.

Tens alguna pregunta?

Sempre estem disposats a ajudar-vos i respondre a les vostres preguntes.





    *Els camps marcats amb un asterisc són obligatoris.